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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 769 - 781 (13page)
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Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Groun-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. TECHNICAL BACKGROUNDS AND RELATED WORK
3. THE PROPOSED AGTLM FOR PRECISE HUMAN LOCALIZATION
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
[기타자료] - J. Gu / 2017 / Recent Advances in Convolutional Neural Networks / arXiv:1512.07108
[학술지(정기간행물)] - Thanh Binh Nguyen / 2016 / Real-time Human Detection under Omni-directional Camera based on CNN with Unified Detection and AGMM for Visual Surveillance / 멀티미디어학회논문지 19 (8) : 1345 ~ 1360
[학술대회논문] - R. Stewart / 2016 / End-to-end People Detection in Crowded Scenes / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2325 ~ 2333
[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceeding of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) : 1 ~ 9
[기타자료] - M. Lin / 2013 / Network in Network / arXiv:1312.4400
[학술지(정기간행물)] - Thanh Binh Nguyen / 2016 / Real-time Human Detection under Omni-directional Camera based on CNN with Unified Detection and AGMM for Visual Surveillance / 멀티미디어학회논문지 19 (8) : 1345 ~ 1360
[학술대회논문] - R. Stewart / 2016 / End-to-end People Detection in Crowded Scenes / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2325 ~ 2333
[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceeding of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) : 1 ~ 9
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